摘要：现象：当细节几乎一致时，采用MS-SSIM根本无法学习颜色！！！（实验中红色、黄色等都是不能恢复的），此时可以先用MS-SSIM学习结构恢复，然后采用L1+L2学习颜色恢复 实验： 采用MS-SSIM无法完全学习颜色，而且一般MS-SSIM Loss只能下降到0.04左右 采用MS-SSIM+L1+ 阅读全文

摘要：若$x$属于有界空间$\mathbb^n$，则定义在实数域上的函数$f(x)$有界的充分条件是函数$f$满足Lipschitz（一般指的是一阶的）连续性。 但却不是必要条件，因为反过来论述是不对的。 证明非常简单： 充分性是成立的 若函数$f$满足Lipschitz连续性，则必定满足，对任意$a, 阅读全文

摘要：这个世上，不管你干啥，如果有人顶就肯定有人黑。但是无论是顶你还是黑你，都是好事，增加了你的曝光度，怕就怕没人顶也没人黑，无声无息地淹没信息的海洋中。 阅读全文

摘要：通过在输入样本中加入一些随意模式（非高斯噪声等，具备一定语义的模式），观察编解码前后的变化，发现压缩自编码器可以有效的分离出目标模式并重构成干净的图像！ 阅读全文

摘要：自编码器天生具备压缩、去噪和生成新样本的能力： 我训练了一个MNIST上的自编码器，把28x28(8bit)的图像压缩到1x8(32bit)的中间变量，压缩24.5倍，然后发现了一个奇特的性质， 我们不需要在编码器训练时引入噪声就能在推理时获得超强的抗噪声能力。 我们不需要使用GAN等生成模型就能直 阅读全文